Urbana bad – badvattenkvalitet
Vad?
Helsingborg är en kuststad med 22 badplatser och väldigt många badande. De senaste åren har staden brottats med dåliga badvattenprover som resulterat i klassificeringen ”Dålig” på några av våra mest populära badstränder.
Med dagens provtagningsmetod tar det fyra dagar innan resultat. Detta skapar en onödig osäkerhet kring när det är säkert att bada.
Kortsiktig effekt av piloten innebar att Helsingborgs stad sommaren 2022 kortade ned väntetiden på svar om badvattenkvalitet. Numera kan vi få reda på vilka halter av E. coli och enterokocker som finns i badvattnet på 15 minuter istället för på 4 dagar, som det tar med traditionella metoder. På sikt möjliggör tekniken även att vi kan förutspå problem innan de faktiskt uppstår, och även när det är säkert att öppna stränderna igen.
Långsiktigt blir effekten ökad förståelse för sambanden mellan badvattenkvaliteten, varför kolibakterier hittats vid stränderna och om de eventuellt kan kopplas till regn och utsläpp från våra avloppsanläggningar.
Effekten av uppskalningen blir att initiativet går från att utforska ny teknik till att invånaren snabbt kan kolla hur badvattnet mår med hjälp av en app.
Varför?
I Helsingborgs finns allt från lugna naturstränder till centrala badplatser med hög puls vilket ger god livskvalitet. Men det förutsätter även god badvattenkvalitet vilket har varit en utmaning.
Piloten Urbana bad – badvattenkvalitet beviljas innovationsmedel för att staden behöver öka sin förståelse för vad som påverkar badvattenkvalitet. Det är en aktuell fråga som blossar upp i media varje sommar och som ligger väldigt nära våra Helsingborgsmedborgares hjärtan.
Hur?
Genom ett projekt som löper från 2020 till 2024 och är ett samarbete mellan Helsingborgs stad, Lunds universitet, Malmö stad, NSVA, VA SYD och Sweden Water Research så undersöker vi vad som påverkar badvattenkvaliteten och hur vi kan säkerställa en så god kvalitet som möjligt i framtiden. Vi testar bland annat befintlig teknik på i ett nytt sammanhang för att kunna varna badande vid för höga och skadliga bakteriehalter. Analysen görs direkt och svaret kommer på minuten. I förlängningen är målet att använda machine learning (AI) för att möjliggöra ett tidigt varningssystem för dålig badvattenkvalitet.